Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science)
Dermawan, Hibrizi Dzaky
Unknown Affiliation
Computer Science & IT

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Daun Indah di Shopee Dermawan, Hibrizi Dzaky; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol 9, No 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55093

Abstract

Toko Daun Indah adalah sebuah usaha yang menjual berbagai pilihan produk kecantikan, tidak semua produk tersebut dimanati pelanggan. Namun data penjualan di Toko Daun Indah belum dikelola dengan baik untuk menentukan produk mana yang paling diminati dan mana yang kurang diminati pelanggan. Akibatnya, data tersebut berfungsi sebagai dokumen arsip dan belum dimanfaatkan untuk strategi pemasaran. Sehingga perlu diterapkannya teknik data mining dalam mengembangkan strategi pemasaran penjualan. Tujuan penelitian adalah menganalisis data penjualan untuk mengetahui cluster terbaik berdasarkan Davies Bouldin Index, iterasi, dan measure type yang menghasilkan K Optimal. Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristiknya, karena mudah dalam penerapannya, dan relatif cepat. Berdasarkan hasil pengelompokan data penjualan produk dengan metode K-Means diperoleh parameter yang optimal. Dengan melakukan uji dengan jumlah cluster (k= 2-25), hasil metode K-Means menunjukkan nilai DBI paling optimal sebesar -0.149 dengan 2 cluster pada iterasi ke-1 sebanyak 30 iterasi, Measure type Mixed Measures.  
Analisis Data Penjualan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Toko Daun Indah di Shopee Dermawan, Hibrizi Dzaky; Kurniawan, Rudi; Wijaya, Yudhistira Arie
CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science) Vol. 9 No. 1 (2024): January 2024
Publisher : Universitas Negeri Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24114/cess.v9i1.55093

Abstract

Toko Daun Indah adalah sebuah usaha yang menjual berbagai pilihan produk kecantikan, tidak semua produk tersebut dimanati pelanggan. Namun data penjualan di Toko Daun Indah belum dikelola dengan baik untuk menentukan produk mana yang paling diminati dan mana yang kurang diminati pelanggan. Akibatnya, data tersebut berfungsi sebagai dokumen arsip dan belum dimanfaatkan untuk strategi pemasaran. Sehingga perlu diterapkannya teknik data mining dalam mengembangkan strategi pemasaran penjualan. Tujuan penelitian adalah menganalisis data penjualan untuk mengetahui cluster terbaik berdasarkan Davies Bouldin Index, iterasi, dan measure type yang menghasilkan K Optimal. Metode yang digunakan adalah Cross-Industry Standard Process Model for Data Mining dengan algoritma K-Means Clustering untuk mengelompokkan data penjualan berdasarkan karakteristiknya, karena mudah dalam penerapannya, dan relatif cepat. Berdasarkan hasil pengelompokan data penjualan produk dengan metode K-Means diperoleh parameter yang optimal. Dengan melakukan uji dengan jumlah cluster (k= 2-25), hasil metode K-Means menunjukkan nilai DBI paling optimal sebesar -0.149 dengan 2 cluster pada iterasi ke-1 sebanyak 30 iterasi, Measure type Mixed Measures.  
Co-Authors Rudi Kurniawan Yudhistira Arie Wijaya